机器学习中的数学原理——模型评估与交叉验证
机器学习中的模型评估与交叉验证！这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下白话机器学习中的数学——模型评估与交叉验证》！
【审稿意见】科研菜鸟如何攥写审稿意见？万能模板！！！
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结合基于规则和机器学习的方法构建强大的混合系统
在本文中，将介绍如何将手动规则和ML结合使得我们的方案变得更好。
DCGAN理论讲解及代码实现
DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络，DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将GAN与CNN相结合，奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量...
2. IMU原理及姿态融合算法详解
IMU原理及姿态融合算法详解
【pytorch】有关nn.EMBEDDING的简单介绍
假设有一本字典，就一共只有10单词，每个单词有5个字母组成。每一页上只写一个单词，所以这10页纸上分别写了这10个单词。内如如下，我们假定这本字典叫, 这里的10和5即上面介绍的含义，10个单词，每个单词5个字母；现在我要查看第2页和第3页（从0开始），那么我会得到 [s,m,a,l,l]， [w,
AI生成图像竟如此真实了？Stable Diffusion Model本地部署教程
Stable Diffusion Model 是一个基于扩散模型的图像生成模型。stable-diffusion-webui 是 AUTOMATIC1111 大佬在 Github 上开源的一个专用于图片生成模型的 WebUI，可以在本地部署，支持导入模型和自己训练。重要的是，该项目的部署方式非常简单
ROS点云类型sensor_msgs::PointCloud2与PCL的PointCloud＜T＞点云类型转换
ROS中sensor_msgs::PointCloud2类型定义；与PCL的PointCloud点云数据类型转换；moveFromROSMsg()函数解析；点云格式转换中的注意事项。
Pytorch文档解读|torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析
整体称为一个单注意力头，因为运算结束后只对每个输入产生一个输出结果，一般在网络中，输出可以被称为网络提取的特征，那我们肯定希望提取多种特征，[ 比如说我输入是一个修狗狗图片的向量序列，我肯定希望网络提取到特征有形状、颜色、纹理等等，所以单次注意肯定是不够的 ]因为是拼接而成的，所以每个单注意力头其实
rk3588使用npu进行模型转换和推理，加速AI应用落地
本来想使用tensorrt进行加速推理，但是前提需要cuda，rk的板子上都是Arm的手机gpu，没有Nvidia的cuda，所以这条路行不通。使用该NPU需要下载RKNN SDK，RKNN SDK 为带有 NPU 的RK3588S/RK3588 芯片平台提供编程接口，能够帮助用户部署使用 RKNN
利用 NVIDIATAO 和 Weight&Bias 加速AI开发
利用图像分类、对象检测、和其他形式的 AI 可以推动公司和商业部门内部的大规模转型。然而，从头开始构建人工智能和深度学习模型是一项艰巨的任务。构建这些模型的一个共同先决条件是拥有大量高质量的训练数据和准备数据、构建神经网络以及持续微调模型以优化性能的正确专业知识。对于开始机器学习 (ML) 之旅的组
GWO灰狼优化算法综述（Grey Wolf Optimization）
文章阐述了灰狼优化算法的搜索机制和实现过程，分析灰狼优化算法的特性，对目前GWO算法的相关改进及应用进行综述。
精选100个Python实战项目案例，送给缺乏实战经验的你
所以找到自己感兴趣、能够跟着动手和学习的 Python 项目是特别重要的，这样才能把学会的 Python 知识用起来，不断地提高。最终从新手晋升为高手！随着 Python 语言的流行，越来越多的人加入到了 Python 的大家庭中。这里整理了100个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你
【Call for papers】ICCV-2023（CCF-A/人工智能/2023年3月8日截稿）
ICCV是主要的国际计算机视觉活动，包括主要会议和几个联合举办的研讨会和教程。
GPT系列学习笔记：GPT、GPT2、GPT3
GPT、GPT2、GPT3的区别和联系。
DetectGPT:使用概率曲率的零样本机器生成文本检测
DetectGPT的目的是确定一段文本是否由特定的llm生成，例如GPT-3。
科普：什么是ChatGPT？
然而，其他人可能认为像ChatGPT这样的人工智能系统的发展是令人兴奋的，这有可能会给社会带来许多好处。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。这可能涉及针对特定类型的对话或对话微调模型，或者使用额
自注意力(Self-Attention)与Multi-Head Attention机制详解
self-attention，multi-head attention原理详解
手把手YOLOv5输出热力图
YOLO 手把手教你输出热力图
